17. 连接在线大语言模型
在本课中,我们将学习如何将您的 PiCrawler(或 Raspberry Pi)连接到不同的 在线大语言模型(LLM)。 每个提供商都需要 API 密钥,并提供不同的模型供您选择。
我们将涵盖以下内容:
创建并安全保存您的 API 密钥。
选择适合您需求的模型。
运行我们的示例代码与模型对话。
让我们逐个提供商逐步进行。
准备工作
请确保已完成:
安装所有模块(重要) — 安装
robot-hat、vilib、picrawler模块,然后运行脚本i2samp.sh。
OpenAI
OpenAI 提供强大的模型,如 GPT-4o 和 GPT-4.1,可用于文本和视觉任务。
设置方法如下:
获取并保存您的 API 密钥
前往 OpenAI 平台 并登录。在 API keys 页面,点击 Create new secret key。
填写详细信息(Owner、Name、Project 和权限),然后点击 Create secret key。
密钥创建后请立即复制 — 您将无法再次查看。如果丢失,需要生成新的。
在项目文件夹中(例如:
/picrawler/examples),创建secret.py:cd ~/picrawler/examples sudo nano secret.py
将密钥粘贴到文件中:
# secret.py # 在此存储密钥。切勿将此文件提交到 Git。 OPENAI_API_KEY = "sk-xxx"
启用计费并查看模型
使用密钥前,前往 OpenAI 账户的 Billing 页面,添加付款信息并充值少量额度。
然后前往 Limits 页面,查看账户可用的模型,并复制模型 ID 用于代码中。
使用示例代码测试
打开示例代码:
cd ~/picrawler/examples sudo nano 18.online_llm_test.py
将内容替换为以下代码,并将
model="xxx"更新为所需模型(如gpt-4o):from picrawler.llm import OpenAI from secret import OPENAI_API_KEY INSTRUCTIONS = "你是一个有帮助的助手。" WELCOME = "你好,我是一个有帮助的助手。有什么可以帮助你的吗?" llm = OpenAI( api_key=OPENAI_API_KEY, model="gpt-4o", )
保存并退出(
Ctrl+X,然后Y,然后Enter)。最后,运行测试:
sudo python3 18.online_llm_test.py
Gemini
Gemini 是 Google 的 AI 模型家族。它速度快,非常适合通用任务。
获取并保存您的 API 密钥
登录 Google AI Studio,然后前往 API Keys 页面。
点击右上角的 Create API key 按钮。
您可以为现有项目或新项目创建密钥。
复制生成的 API 密钥。
在项目文件夹中:
cd ~/picrawler/examples sudo nano secret.py
粘贴密钥:
# secret.py # 在此存储密钥。切勿将此文件提交到 Git。 GEMINI_API_KEY = "AIxxx"
查看可用模型
前往官方 Gemini 模型 页面,查看模型列表、API ID 及优化用途。
使用示例代码测试
打开测试文件:
cd ~/picrawler/examples sudo nano 18.online_llm_test.py
替换内容并更新
model="xxx"(如gemini-2.5-flash):from picrawler.llm import Gemini from secret import GEMINI_API_KEY INSTRUCTIONS = "你是一个有帮助的助手。" WELCOME = "你好,我是一个有帮助的助手。" llm = Gemini( api_key=GEMINI_API_KEY, model="gemini-2.5-flash", )
保存并运行:
sudo python3 18.online_llm_test.py
Qwen(通义千问)
Qwen 是阿里云提供的大语言模型和多模态模型家族。 这些模型支持文本生成、推理和多模态理解(如图像分析)。
获取 API 密钥
国际用户
前往 阿里云 上的 获取 API Key 官方页面。
登录或创建 阿里云 账户。
进入 Model Studio(选择新加坡或北京区域)。
如果页面顶部出现”立即激活”提示,点击激活 Model Studio 并领取免费额度(仅新加坡)。
激活免费 — 免费额度用完后才会计费。
如果没有激活提示,说明服务已激活。
前往 Key Management 页面。在 API Key 选项卡,点击 Create API Key。
创建后复制您的 API 密钥并妥善保存。
中国大陆用户
登录 百炼控制台(百炼控制台)。
选择 Create API Key。如果提示模型服务未开通,点击 Activate, 同意条款并领取免费额度。激活后按钮将变为可用。
再次点击 Create API Key,验证后点击 Confirm。
创建后复制您的 API 密钥。
保存 API 密钥
cd ~/picrawler/examples
sudo nano secret.py
QWEN_API_KEY = "sk-xxx"
测试
cd ~/picrawler/examples
sudo nano 18.online_llm_test.py
from picrawler.llm import Qwen
from secret import QWEN_API_KEY
llm = Qwen(api_key=QWEN_API_KEY, model="qwen-plus")
sudo python3 18.online_llm_test.py
Grok (xAI)
Grok 是 xAI(Elon Musk 团队)的对话式 AI。
获取 API 密钥
注册账户:xAI 云控制台。先充值 — 否则 API 无法使用。
前往 API Keys 页面,点击 Create API key。
输入名称,点击 Create API key。
复制密钥并保存。
在项目文件夹中保存到
secret.py:GROK_API_KEY = "xai-xxx"
查看模型 — 前往 xAI 控制台的 Models 页面查看可用模型及其 API ID。
测试
from picrawler.llm import Grok
from secret import GROK_API_KEY
llm = Grok(api_key=GROK_API_KEY, model="grok-4-latest")
sudo python3 18.online_llm_test.py
DeepSeek
DeepSeek 是中国 LLM 提供商,提供经济实惠且功能强大的模型。
获取 API 密钥
登录 Deepseek 平台。
右上角菜单选择 API Keys → Create API Key。
输入名称,点击 Create,复制密钥。
保存到
secret.py:DEEPSEEK_API_KEY = "sk-xxx"
启用计费 — 需先充值(如 ¥10)。
可用模型:deepseek-chat、deepseek-reasoner
测试
from picrawler.llm import Deepseek
from secret import DEEPSEEK_API_KEY
llm = Deepseek(api_key=DEEPSEEK_API_KEY, model="deepseek-chat", max_messages=20)
sudo python3 18.online_llm_test.py
Doubao(豆包)
Doubao 是字节跳动(火山引擎 Ark)的 AI 模型平台。
获取 API 密钥
登录 火山引擎。
左侧菜单 API Key Management → Create API Key。
选择名称并点击 Create。
点击 Show API Key 图标并复制。
保存到
secret.py:DOUBAO_API_KEY = "xxx"
选择模型
前往模型市场选择模型。
例如选择 Doubao-seed-1.6,点击 API 接入。
选择 API Key 并点击 Use API。
点击 Enable Model。
悬停在模型 ID 上复制。
测试
from picrawler.llm import Doubao
from secret import DOUBAO_API_KEY
llm = Doubao(api_key=DOUBAO_API_KEY, model="doubao-seed-1-6-250615")
sudo python3 18.online_llm_test.py
通用
本项目支持通过统一接口连接多个 LLM 平台。内置兼容:
OpenAI(ChatGPT / GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5)
Gemini(Google AI Studio / Vertex AI)
Grok(xAI)
DeepSeek
Qwen(通义千问)
Doubao(豆包)
此外,您可以连接**任何兼容 OpenAI API 格式的 LLM 服务**。
获取并保存 API 密钥
cd ~/picrawler/examples
nano secret.py
API_KEY = "your_api_key_here"
警告
请妥善保管您的 API 密钥。不要将 secret.py 上传到公共仓库。
使用示例代码测试
cd ~/picrawler/examples
sudo nano 18.online_llm_test.py
备注
关于 base_url:我们支持 OpenAI API 格式,以及与它兼容的任何 API。
每个提供商有自己的 base_url。请查阅其文档。
from picrawler.llm import LLM
from secret import API_KEY
llm = LLM(
base_url="https://api.example.com/v1", // 填入提供商的 base_url
api_key=API_KEY,
model="your-model-name-here",
)
python3 18.online_llm_test.py